5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第二天 并行集合和PLinq
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5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第二天 并行集合和PLinq
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Concurrent;namespace ThreadPool
{public class PEnumerable{public static void ListWithParallel(){List<int> list = new List<int>();Parallel.For(0, 10000, item =>{list.Add(item);});Console.WriteLine("List's count is {0}",list.Count());}}
}
点击F5运行，得到如下结果：
看到结果中显示的5851，但是我们循环的是10000次啊！怎么结果不对呢？这是因为List<T>是非线程安全集合，意思就是说所有的线程都可以修改他的值。
下面我们来看下并行集合 —— 线程安全集合，在System.Collections.Concurrent命名空间中，首先来看一下ConcurrentBag<T>泛型集合，其用法和List<T>类似，先来写个方法测试一下：
public static void ConcurrentBagWithPallel(){ConcurrentBag<int> list = new ConcurrentBag<int>();Parallel.For(0, 10000, item =>{list.Add(item);});Console.WriteLine("ConcurrentBag's count is {0}", list.Count());}
同时执行两个方法，结果如下：
可以看到，ConcurrentBag集合的结果是正确的。下面我们修改代码看看ConcurrentBag里面的数据到底是怎么存放的，修改代码如下：
public static void ConcurrentBagWithPallel(){ConcurrentBag<int> list = new ConcurrentBag<int>();Parallel.For(0, 10000, item =>{list.Add(item);});Console.WriteLine("ConcurrentBag's count is {0}", list.Count());int n = 0;foreach(int i in list){if (n > 10)break;n++;Console.WriteLine("Item[{0}] = {1}",n,i);}Console.WriteLine("ConcurrentBag's max item is {0}", list.Max());}
先来看一下运行结果：
可以看到，ConcurrentBag中的数据并不是按照顺序排列的，顺序是乱的，随机的。我们平时使用的Max、First、Last等linq方法都还有。其时分类似Enumerable的用法，大家可以参考微软的MSDN了解它的具体用法。
关于线程安全的集合还有很多，和我们平时用的集合都差不多，比如类似Dictionary的ConcurrentDictionary，还有ConcurrentStack，ConcurrentQueue等。
二、Parallel Linq的用法及性能
1、AsParallel
前面了解了并行的For和foreach,今天就来看一下Linq的并行版本是怎么样吧？为了测试，我们添加一个Custom类，代码如下：
public class Custom{public string Name { get; set; }public int Age { get; set; }public string Address { get; set; }}写如下测试代码：
public static void TestPLinq(){Stopwatch sw = new Stopwatch();List<Custom> customs = new List<Custom>();for (int i = 0; i < 2000000; i++){customs.Add(new Custom() { Name = "Jack", Age = 21, Address = "NewYork" });customs.Add(new Custom() { Name = "Jime", Age = 26, Address = "China" });customs.Add(new Custom() { Name = "Tina", Age = 29, Address = "ShangHai" });customs.Add(new Custom() { Name = "Luo", Age = 30, Address = "Beijing" });customs.Add(new Custom() { Name = "Wang", Age = 60, Address = "Guangdong" });customs.Add(new Custom() { Name = "Feng", Age = 25, Address = "YunNan" });}sw.Start();var result = customs.Where<Custom>(c => c.Age > 26).ToList();sw.Stop();Console.WriteLine("Linq time is {0}.",sw.ElapsedMilliseconds);sw.Restart();sw.Start();var result2 = customs.AsParallel().Where<Custom>(c => c.Age > 26).ToList();sw.Stop();Console.WriteLine("Parallel Linq time is {0}.", sw.ElapsedMilliseconds);}
其实也就是加了一个AsParallel()方法，下面来看下运行结果：
时间相差了一倍，不过有时候不会相差这么多，要看系统当前的资源利用率。大家可以多测试一下。
其实，AsParallel()这个方法可以应用与任何集合，包括List<T>集合，从而提高查询速度和系统性能。
2、GroupBy方法
在项目中，我们经常要对数据做处理，比如分组统计，我们知道在linq中也可以实现，今天来学习一下新的ToLookup方法，写一个测试方法，代码如下：
public static void OrderByTest(){Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();List<Custom> customs = new List<Custom>();for (int i = 0; i < 2000000; i++){customs.Add(new Custom() { Name = "Jack", Age = 21, Address = "NewYork" });customs.Add(new Custom() { Name = "Jime", Age = 26, Address = "China" });customs.Add(new Custom() { Name = "Tina", Age = 29, Address = "ShangHai" });customs.Add(new Custom() { Name = "Luo", Age = 30, Address = "Beijing" });customs.Add(new Custom() { Name = "Wang", Age = 60, Address = "Guangdong" });customs.Add(new Custom() { Name = "Feng", Age = 25, Address = "YunNan" });}stopWatch.Restart();var groupByAge = customs.GroupBy(item => item.Age).ToList();foreach (var item in groupByAge){Console.WriteLine("Age={0},count = {1}", item.Key, item.Count());}stopWatch.Stop();Console.WriteLine("Linq group by time is: " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);stopWatch.Restart();var lookupList = customs.ToLookup(i => i.Age);foreach (var item in lookupList){Console.WriteLine("LookUP:Age={0},count = {1}", item.Key, item.Count());}stopWatch.Stop();Console.WriteLine("LookUp group by time is: " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);}
运行结果如下：
ToLookup方法是将集合转换成一个只读集合，所以在大数据量分组时性能优于List.大家可以查阅相关资料，这里由于篇幅问题，不再细说。
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